【オンライン】AI領域における自然言語処理技術の体系的解説とトピックモデルを応用した特許文書分析

一般社団法人企業研究会野守　耕爾氏 38,500円

本セミナーはWEB会議システム（ＺＯＯＭ）を利用して開催いたします。
ご自宅やオフィスなどからご受講可能でございます。

【開催にあたって】

本講演では、特許の文章情報を分析する手法として、複数のAI技術を応用した新しい手法とその分析事例を紹介します。

理論編、実践編、応用編の3部構成となり、理論編では、特許文書の分析で用いられるテキストマイニングと自然言語処理技術について、ChatGPTに代表される大規模言語モデルやトピックモデルなど、体系立てて解説します。さらに、従来のテキストマイニングに加え、トピックモデルのPLSAと確率的因果モデルのベイジアンネットワークという2つのAI技術を応用して開発した、Nomolyticsという新しい分析手法を紹介します。

実践編では、そのNomolyticsの適用事例として、風や空気に関する特許の分析と、電気自動車に関する特許の分析を紹介します。応用編では、トピックモデルPLSAの分析において、より深いインサイトの獲得を狙って開発したPCSAとdifferential PLSAという手法についても紹介します。

セミナーの対象者はこんな方です

AI領域における自然言語処理技術を体系的に学び、特許文書分析に活かしたい方など

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2023/09/25 (月) 13:00～ 15:30 （受付 12:30 ～ )

他の開催日・開催場所（同じ都道府県内）で探す

申込み期間

～ 2023/09/22

主催会社

一般社団法人企業研究会

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定員

25名

受講料

38,500円

開講場所

ＺＯＯＭ配信（会場での受講はございません）
　　

講師

野守　耕爾氏

カリキュラム、
プログラム

◇【理論編】

1. テキストマイニングと自然言語処理技術
　1-1. テキストマイニングと自然言語処理技術の体系
　1-2. 従来の自然言語処理技術
　1-3. トピックモデル
　1-4. 深層学習モデル（第3次AIブーム前半編）
　1-5. 深層学習モデル（第3次AIブーム後半編）
　1-6. テキストマイニングと大規模言語モデル

2. 複数のAI技術を応用した新たなテキスト分析手法，Nomolytics
　2-1. 従来の特許文書分析とその課題
　2-2. AI技術の応用：PLSAとベイジアンネットワーク
　2-3. Nomolytics：PLSAとベイジアンネットワークを応用した新たなテキスト分析手法

◇【実践編】

3. Nomolyticsを適用した特許分析事例①
　3-1. 風・空気に関する特許文書データ
　3-2. 分析プロセスの全体像
　3-3. トピックの抽出
　3-4. トピックのスコアリング
　3-5. 出願年×トピックによるトレンド分析
　3-6. 出願人×トピックによる競合分析
　3-7. 用途×技術の関係分析＜その１＞～用途⇒技術の関係～
　3-8. 用途×技術の関係分析＜その２＞～技術⇒用途の関係～
　3-9. Nomolyticsによる特許文書分析のまとめ

4. Nomolyticsを適用した特許分析事例②
　4-1. 電気自動車に関する特許文書データ
　4-2. トピックの抽出
　4-3. 出願年×トピックによるトレンド分析
　4-4. 出願人×トピックによる競合分析

◇【応用編】

5. インサイト獲得のためのPLSAの新展開技術，PCSAとdifferential PLSA
　5-1. インサイト獲得で求められるトピック抽出
　5-2. PCSA：あるターゲットに特化したトピックの抽出手法
　5-3. PCSAを適用した特許分析事例
　5-4. differential PLSA：頻度によらない個性的なトピックの抽出手法
　5-5. differential PLSAを適用した特許分析事例

6. まとめ

お知らせ

受講料（1名様につき）
一般のお客様 38,500円（本体 35,000円）
企業研究会会員 35,200円 (本体 32,000円)

※最少催行人数に満たない場合には、開催を中止させて頂く場合がございます。
※お申込後のキャンセルは原則としてお受けしかねます。
　お申込者がご出席いただけない際は、代理の方のご出席をお願い申し上げます。

※講師とご同業の方はご参加頂けない場合がございます。予めご了承ください。